Question

我有兴趣创建一个2d numpy数组，其中每一行都可以通过唯一的字段名称引用。我已经尝试过像这样的记录数组：

class HomeController @Inject()(val messagesApi: MessagesApi)
                   extends Controller with I18nSupport {

      def updateLocale(lang: String): EssentialAction = Action {
        implicit request =>
          printf(request.headers.get("Accept-Language").getOrElse("niente"))
          printf(messagesApi("test.testing"))
          Ok(views.html.index(messagesApi("test.testing")))
      }
    }

但是当我这样做简单算术时，这就失败了：

>>> a = np.recarray((2, 10), dtype=[('x', 'f8'), ('y', 'f8')])

有没有办法使用不需要为每个字段设置不同数据类型的命名字段，或者在我尝试进行数组数学时不会失败？

Answer 1

recarray允许访问像对象属性这样的字段。所以这很有效。

a.x += 4
a.y += 5

Answer 2

np.recarray((2, 10), dtype=[('x', 'f8'), ('y', 'f8')])返回一个大小为2x10的矩阵，其中每个元素都是两个元素的元组。因此，操作a+4.0完全没有意义。

您必须独立访问重新排列的每个字段：

a[0,0].x += 4.0

Answer 3

recarray和structured数组不是设计用于命名列的便捷方式。它们意味着包含各种数据类型，可以从CSV文件加载的东西 - 字符串，整数，浮点数，日期。

跨字段可以执行的操作是有限的。如您所见，您无法为整个数组添加值。您必须逐字段添加它 - 只要字段类型正确。同样，您无法对2个字段求和，也可以取其均值（使用np.sum或np.mean函数）。也不能重塑或转置这些数组（交换行等字段）。

Constructing np.array with overlapping fields in dtype是一个当前的SO问题，它说明了以两列数组的形式访问几个字段的几种方法。

最好坚持使用普通的nd数组，除非你真的需要增加结构化数组的灵活性。如果要按名称访问列，请考虑定义变量，例如ind_x=0，ind_y=1，因此您可以使用a[2:5, ind_x]。

在NumPy数组中命名字段

3 个答案: